ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型

• 1、ARIMA模型理论基础
• 2、ARIMA建模步骤
• 3、ARIMA建模实战
• • 3.1 导入模块
  • 3.2 加载数据
  • 3.3 平稳性检验
  • 3.4 单位根检验
  • 3.4 白噪声检验
  • 3.5 模型定阶
  • 3.6 参数估计
  • 3.7 模型的显著性检验
  • 3.8 模型预测
  • 3.8 模型拟合效果展示
• 参考文献
• • 论文：
  • 文章：

1、ARIMA模型理论基础

  ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写，其中AR表示的是自回归模型，MA表示的是移动平均模型，Ｉ表示的是差分。一般写成ARIMA(p,d,q),p是自回归阶数，q是移动平均阶数，d表示差分的次数。

  它针对的